语音情感的维度特征提取与识别

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音特征适合于基本情感类别的识．，男高斯混合模型对情感的建模起到了较好的效果，ｑ并且验证了二维情绪空间
中，价维度上的情感特征对语音情感识别的重要作用。效关键词：音情感识剐；绪雏度空间；语情高斯混合模型
摘要：究了情绪的维度空间模型与语音声学特征之间的关系以及语音情感的自动识别方法。介绍了基本情绪研的维度空间模型，取了唤醒度和效价度对应的情感特征，用全局统计特征减小文本差异对情感特征的影响。提采
２ＳｈｏｆＩｆｒｔｎＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎ．ｃｏｌｎｏｍａｉｃｅｃｎｇｎｅｉｇ，ＳｕｈａｔＵｎｖｒｉｙｏｏｏｔｅｓｉ
３ＥｅｔｏｉＩｆｒｔｎＣｌｇ，ｎｉｇＩｆｒｔｎＯｃｐｔｎＴｅｈｉｌｏｌｅＮａｊｇ１０３Ｃｉａ．ｌｒｎｃｎｏｍａｉｏｅｅＮａｊｎｏｍａｉｃｕａｉｃｎｃｌｇ，ｎｉ，２０１，ｈｎ）ｃｏｌｎｏｏａＣｅｎＡｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｅａｉｎｂｔｅｈｍｏｉｎｄｍｅｓｏｐｃｎｐｅｈｆａｕｅＳｓｕｉｄｅｒｌｔｅｗｅｎｔｅｅｔｉｎｉｎｓａｅａｄｓｅｃｅｔｒｓｉｔｄｅ．ｏｏＴｈｕｏｔｃｓｅｃｍｏｉｎｒｃｇｉｉｎｐｏｌｍｄｒｓｅ．Ａｉｅｓｏａｐｃｏｅｆｅａｔｍａｉｐｅｈｅｔｅｏｎｔｏｒｂｅｉａｄｅｓｄｏｓｄｍｎｉｎｌａｅｍｄｌｓｏｂｓｃｅｔｎｓｉｔｏｕｅ．Ｓｅｃｍｏｉｎｆａｕｅｒｘｒｃｅｃｏｄｎｏｔｅａｏｓｌｉａｉｍｏｉｓｉｎｒｄｃｄｐｅｈｅｔｅｔｒｓａｅｅｔａｔｄａｃｒｉｇｔｈｒｕａ — ｏｏｄｍｅｓｏｎｈａｅｃｉｅｓｏ．Ａｎｔｔｔｃｆａｕｅｒｓｄｔｅｕｅｔｅｉｆｅｃｆｎｉｎａｄｔｅｖｌｎｅｄｍｎｉｎｄｓａｉｉｅｔｒｓａｅｕｅｏｒｄｃｈｎｌｎｅｏｓｕｔｅｔｘａｉｔｏｓｏｍｏｉｎｌｆａｕｅ．Ａｎｅ，ｈｐｉｅｓｓｄｅｓａｄｎｕｒｌｓａｅａｅｈｅｔｖｒａｉｎｎｅｔｏａｅｔｒｓｇｒａｐｎｓ，ａｎｓｎｅｔａｔｔｒｓｕｉｄｔｄｅ．Ｇａｓｉｎｍｉｔｒｄｌｉａｏｔｄｆｒｍｏｅｉｇａｄｒｃｇｉｉｇｔｅｆｕａｅｏｉｓｏｕｓａｘｕｅｍｏｅｄｐｅｏｄｌｎｅｏｎｚｈｏｒｃｔｇｒｅｆｓｎｎ
中国分类号：３１４ＴＰ９．２文献标识码：Ａ
ＤｉｅｉｎａａｕｅＥｘｒｃｉｎｎｄＲｅｏｎｔｏｆＳｅｃｍｎｓｏｌＦｅｔｒｔａｔｏａｃｇｉｉｎｏｐｅｈＥｍｏｉｎｔｏ
研究了生气、兴、伤和平静等情感状态的识别，用高斯混合模型进行４种基本情感的建模，过实验设定高悲使通
了高斯混合模型的最佳混合度，而较好地拟合了４种情感在特征空间中的概率分布。实验结果显示，取的语从选
ＬｉＪｉａ，ＨｕｇａｎＣｈｅｎｇｗｅ。ｉ，ＹｕＨｕａ。
（．ｉｎｓｒａｃｓｉｇＣｒｏａｉｎ，ａｊｇ１０３Ｃｉａ１ＪａｇｕＢｏｄａｔｏｐｒｔｎｏＮｎｉ，２０１，ｈｎ；ｎ
语音情感的维度特征提取与识别
李嘉黄程韦余华。
（．１江苏省广播电视总台（团）南京，１０３２东南大学信息科学与工程学院，集，２０１；．南京，１０６２０９；３南京信息职业技术学院电子信息学院，。南京，１０３２０１）
第２卷第３７期２１０２年５月
数
据
采
集
与
处
理
Ｖｏ．７Ｎｏ３１２．
Ｍａ０１ｙ２２
ＪｕｎｌｆＤａａＡｃｕｓｔｏ＆Ｐｏｅｓｎｏｒａｔｑｉｉｎｏｉｒｃｓｉｇ
文章编号：０４９３（０２０ —３９０１０— ０７２１）３０８ —５